David Vance
I will not submit. I will not comply. 🩸
233.751
Follower
1.464
Following
27.542
Tweets
696,0
Durchschn. Engagement
1.369
Gelistet
No
Verifiziert
Kontoübersicht
Was dieser Bericht umfasst
Diese umfassende Analyse untersucht die Twitter/X-Praesenz von @DVATW in mehreren Dimensionen. Wir analysieren Tweet-Inhalte, Engagement-Muster, Zielgruppendemografie, Posting-Gewohnheiten und Netzwerkverbindungen, um umsetzbare Erkenntnisse über die Social-Media-Strategie und den Einfluss dieses Kontos zu liefern.
Kontoklassifizierung
- Kontogröße: Macro-Influencer (100K+)
- Kontoalter:2009-02-02
- Verifizierung:No
- Standort:UK
Datenzusammenfassung
- Analysierte Tweets:3.187
- Durchschn. Likes/Tweet:500,3
- Durchschn. Retweets/Tweet:195,7
- Analysierte Follower:50.000
Engagement-Analyse
Basierend auf 3.187 TweetsTheir tweets receive an average of 43,700 likes and 8,932 retweets, indicating a highly engaged audience. The verified user base of 3.0% suggests a mix of public figures and regular users.
500,3
Durchschn. Likes/Tweet
195,7
Durchschn. Retweets/Tweet
1.594.508
Likes gesamt
623.795
Retweets gesamt
Engagement-Qualitätsanalyse
Median-basierte Metriken, die gefälschte Viralitaet und Ausreisser widerstehen.
57
Median Likes
16
Median Retweets
260
75. Perzentil
113.157
Top Tweet
2,98
Engagement pro 1K Follower
Normalisierte Einflussmetrik
Viral Spikes
Engagement-Muster
Few posts get most engagement
Posting-Verhalten
Inhaltsstil und Formatpraeferenzen
Mixed
Balanced content approach
65,0%
Original
17,6%
Antworten
4,3%
Retweets
13,1%
Zitate
0,0%
Threads
0,1%
Mit Medien
76,7%
Mit Links
3,8%
Mit #Tags
27,9%
Mit @Erwaenungen
14,0%
Mit Emojis
78
Durchschn. Laenge
Top Hashtags
Meisterwaehnt
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Content-Strategie-Analyse
Basierend auf 3.187 TweetsInhaltstyp-Verteilung
Inhaltsaufschlüsselung
Posting-Muster & optimales Timing
Basierend auf 3.187 TweetsEngagement nach Stunde (UTC)
Posting-Häufigkeit im Zeitverlauf
Timing-Erkenntnisse
Das Verstaendnis, wann ein Konto postet und wann seine Zielgruppe am reaktionsfreudigsten ist, liefert wertvolle Wettbewerbsinformationen. Die obigen Diagramme zeigen, wann die Inhalte dieses Kontos das meiste Engagement erhalten, was oft damit korreliert, wann ihre spezifische Zielgruppe auf der Plattform am aktivsten ist.
Spitzenzeiten für Posts variieren erheblich basierend auf der Zielgruppendemografie, Zeitzonenverteilung und Inhaltstyp. Konten mit globalem Publikum sehen oft Engagement über mehrere Zeitfenster verteilt, während solche mit regionalem Fokus konzentriertere Spitzen haben können.
Zielgruppen-Demografie
Basierend auf 50.000 FollowernDVATW's audience likely includes politically engaged individuals and those interested in social commentary. Their content resonates with people who value strong opinions and direct messaging.
Good
Zielgruppenqualität
19,8%
Verdachtsindex
25,1%
Niedrige Qualität %
81
Median-Reichweite
Zielgruppenqualitäts-Signale
Niedrigere Prozentsätze weisen auf gesuendere, authentischere Follower hin.
41,8%
Leere Bio
13,4%
<10 Tweets
17,8%
Massen-Following (>2K)
0,0%
Neu (<90 Tage)
Kostenlose Analyse: Diese Qualitätsmetriken verwenden heuristische Signale (leere Bios, wenige Tweets, verdächtige Verhältnisse). Für ML-basierte Bot-Erkennung mit 95%+ Genauigkeit nutzen Sie unser spezielles Tool.
Bot-Detektor testenFollower-Reichweite & Einfluss
Die Follower dieses Kontos haben ihre eigenen Zielgruppen, was Potenzial für sekundaere Verstärkung schafft.
64.118.816
Potenzielle Gesamtreichweite
81
Median Follower-Reichweite
364
75. Perzentil Reichweite
12,3%
>1K Follower
1,1%
>10K Follower
0,2%
>50K Follower
0,1%
>100K Follower
Warum Zielgruppen-Demografie wichtig ist
Das Verstaendnis, wer einem Konto folgt, zeigt die Art des Einflusses, den es hat. Konten, denen hauptsaechlich Nutzer mit wenigen Followern folgen, deuten auf breite, Mainstream-Anziehungskraft hin. Solche mit vielen hochfoellernden Followern haben größeres Potenzial für Content-Verstärkung durch sekundaeres Teilen.
Die Altersverteilung der Konten erzaehlt auch eine Geschichte: Eine Follower-Basis mit vielen neuen Konten könnte auf kürzliches virales Wachstum hinweisen, während etablierte Follower auf langfristigen, stabilen Einfluss hindeuten. Geografische Daten helfen, den kulturellen Kontext und die Zeitzonenverteilung der Zielgruppe zu verstehen.
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Exportieren Sie Tweets mit Engagement-Metriken, Zeitstempeln, Medien und Antwort/Retweet-Details als CSV.
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Top 5 nach Likes+RTs von 3.187 analysiert347.606
Kombiniertes Engagement
291.134
Likes gesamt
56.472
Retweets gesamt
69.521
Durchschn. pro Tweet
Be more like Nigeria. https://t.co/6U6vYQS02x
Well looky here. The Head of the Ukrainian national bank has bought himself a new rolls Royce. Keep donating to Ukraine…..times are so tough. https://t.co/rNqx62iweE https://t.co/iZzk0Y9JXe
This is how we deal with them. https://t.co/7Z6gkcyVKF
Russian “toxic masculinity”…👇🏻 https://t.co/b4dHW5Sbos
It would be interesting if they tried this outside a mosque… https://t.co/bTWApqfy99
Wichtige Erkenntnisse
Über diese Analyse
Diese Analyse wurde mit den Datenextraktions- und Analyse-Tools von twtData erstellt. Die Metriken basieren auf öffentlich verfügbaren Twitter/X-Daten und bieten Einblicke in die Social-Media-Praesenz, das Engagement und die Zielgruppenmerkmale des Kontos. Für umfassendere Analysen oder benutzerdefinierte Berichte kontaktieren Sie uns oder erkunden Sie unsere Datenprodukte.
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